本篇文章给大家谈谈hive与传统数据库，以及HIVE与传统数据库的区别对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
sqoop支持的数据库有什么?
使用Sqoop导入关系型数据库数据：如果需要将关系型数据库中的数据导入到Hive中，可以使用Sqoop工具。Sqoop提供了简单易用的命令行接口，用于在关系型数据库（如MySQL、Oracle）和Hive之间传输数据。使用Sqoop可以处理大规模、高吞吐量的数据导入，并支持增量导入和并行导入。
sqoop是一个能把数据在关系型数据库和HDFS之间互相传输的工具。在这里，我写一下用java 程序来实现sqoop把数据从HDFS写入到MYSQL。在接触sqoop之前，我自己写了一个传输类来实现数据从HDFS到MYSQL。这里简单说一下时间的思想：在MYSQL中创建一个参数表A，用来记录要传输的表的表名B和字段。
hdfs显示但是hive里面没有的话，很可能hive配置使用的是自带的deby数据库。hive的配置文件弄好，如果用sqoop的话，把hive的配置文件hive-site.sh拷贝一份到sqoop的conf目录下，让sqoop知道保存的数据是到mysql元数据库的hive。
Sqoop是一款用于把关系型数据库中的数据导入到hdfs中或者hive中的工具，当然也支持把数据从hdfs或者hive导入到关系型数据库中。Sqoop也是基于Mapreduce来做的数据导入。关于sqoop的原理 sqoop的原理比较简单，就是根据用户指定的sql或者字段参数，从数据库中读取数据导入到hive或者hdfs中。
Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将MySQL中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到Mysql中。参考Index of /docs。
Sqoop：跨平台数据同步专家/Sqoop是Cloudera的开源之作，连接Hadoop和关系数据库，支持双向数据迁移，让数据在不同系统间无缝流动。FineDataLink：一站式数据处理的中国力量/FineDataLink是国内领先的低代码/高时效产品，专注于实时数据传输、调度和治理，帮助企业在数据孤岛中找到突破，提升数据价值。
hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中
1、对于hbase当前noSql数据库的一种，最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储，由于是key-value型数据库，可以再扩展到各种key- value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主。
2、区别：Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。
3、hbase和hive的主要区别是：他们对于其内部的数据的存储和管理方式是不同的，hbase其主要特点是仿照bigtable的列势存储，对于大型的数据的存储，查询比传统数据库有巨大的优势，而hive其产生主要应对的数据仓库问题，其将存在在hdfs上的文件目录结构映射成表。主要关注的是对数据的统计等方面。
4、Hive是基于HDFS的离线数据仓库，提供了SQL的支持，将SQL翻译成MapReduce执行。 而HBase是分布式K-V数据库，非常适合实时的大规模的K-V查询和修改需求。
5、Hbase利用Hadoop的基础设施，可以利用通用的设备进行水平的扩展。Hive帮助熟悉SQL的人运行MapReduce任务。因为它是JDBC兼容的，同时，它也能够和现存的SQL工具整合在一起。运行Hive查询会花费很长时间，因为它会默认遍历表中所有的数据。虽然有这样的缺点，一次遍历的数据量可以通过Hive的分区机制来控制。
6、Apache Hive 和 Apache HBase 都是大数据中不可思议的工具。虽然它们的功能存在一些重叠，但 Apache Hive 和 Apache HBase 都具有独特的品质，使它们更适合特定任务。一些主要区别包括：虽然这两个工具都是Hadoop的衍生产品，但它们不为用户提供相同的功能。
用传统数据库系统管理空间数据,存在什么不足之处
正确答案：（1）传统数据库系统管理的是不连续的，相关性较小的数字和字符，而地理信息数据是连续的，并且具有很强的空间相关性。（2）传统数据库系统管理的实体类型较少，并且实体类型之间通常只有简单、固定的空间关系，并且还能产生新的关系（如拓扑关系）。
一：传统数据库 (1）传统索引不适于海量数据 传统行存数据库索引需要手工设定，对应用不完全透明，随场景和需求的变化需要不断调整，人工维护成本很高。并且传统索引占用存储空间很大，甚至高于数据本身，造成查询效率的下降。（2）数据装载速度慢 因为索引需要重新创建，加载性能会变的很糟糕。
传统数据库是以数据块来存储数据，简单来说，你的表字段越多，占用的数据空间就越多，那么查询就有可能要跨数据块。在大型系统中一张表有上百个字段，并且表中的数据上亿条也有可能。因此会带来数据库查询的瓶颈。数据库中表的记录数是多少对查询的性能有非常大的影响。
包括具有不同相容性矩阵的，有优先队列或者没有的，能指数后退或者不能的，全局可追踪的或者不可追踪的，等等等等。然后写一个存储管理子系统。在这里你可以决定你的数据库的外存布局。
相较于专业数据库管理系统，Excel数据库存在以下局限： 大数据量处理能力：Excel数据库适合处理小型数据集，当数据量大时会占用大量计算机内存和处理时间，性能会变得非常差。 数据一致性：Excel数据库没有强制数据完整性和一致性的约束，数据的一致性和完整性需要手动维护。
hive是什么意思
hive的中文意思为蜂房；蜂箱；一箱蜜蜂；蜂群；忙碌的场所；繁忙的地方；把蜜蜂收入蜂箱。hive可作动词和名词使用。英式读法[hav]，美式读法[hav]。作名词时的中文意思为蜂房；蜂箱；一箱蜜蜂；蜂群；忙碌的场所；繁忙的地方。
hive蜂巢，读音：美/ha_v/；英/ha_v/。释义：n.蜂巢，蜂箱；蜂群；（喻）充满繁忙人群的场所。v.使（蜜蜂）进入蜂箱；存贮，积累；群居，生活在蜂房中。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大型分布式数据集，允许用户使用类似于SQL的语言来管理和查询数据。概述 Hive是一个数据仓库工具，可以将数据存储在Hadoop文件系统中，并使用SQL风格的查询语言对这些数据进行操作。它可以轻松地处理结构化、半结构化和非结构化数据。
hive与传统数据库的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于HIVE与传统数据库的区别、hive与传统数据库的信息别忘了在本站进行查找喔。
